逆向分析作为假设策略：从EBNF语法生成示例
hypothesis-grammar的Python项目详细描述
假设语法
（阿尔法之前。。。我试过的东西都很管用，不过还没有经过很好的测试）
这是什么？在
假设语法是一个“反向解析器”——给定一个语法，它将生成该语法的示例。在
它被实现为Hypothesis策略。在
（如果您希望从语法生成文本，而不是使用假设进行测试，那么这个库仍然有用，但我强烈建议您改为使用tools provided with NLTK。）
使用
那么，这个看起来怎么样？在
首先你需要一个语法。我们的语法格式基于Lark parser库使用的语法格式。您可以看到我们的语法解析语法here。语法格式的更多细节below。在
下面是一个使用假设语法的例子：
fromhypothesis_grammarimportstrategy_from_grammarst=strategy_from_grammar(grammar=""" DET: "the" | "a" N: "man" | "park" | "dog" P: "in" | "with" s: np vp np: DET N pp: P np vp: "slept" | "saw" np | "walked" pp """,start="s",)st.example()# ['a', 'dog', 'saw', 'the', 'man']st.example()# ['a', 'park', 'saw', 'a', 'man']st.example()# ['the', 'man', 'slept']
或者作为测试。。。在
^{pr2}$语法取自NLTK文档中的一个示例，并转换为我们的“简化Lark”格式。在
start="s"告诉解析器开始规则是s。在
如你所见，我们已经提出了一种假设策略，它能够生成与语法相匹配的例子（在这种情况下，短句有时是有意义的）。在
输出将始终是令牌字符串的平面列表。如果你想要一个句子，你可以" ".join(example)。在
但是语法并不一定要描述文本，它可能代表一系列动作。在这种情况下，您可能需要将结果标记转换为对象实例，这可以通过查找表完成。在
（但是，如果您要为测试生成操作序列，那么您可能应该首先检查假设stateful testing特性）
语法细节
- 忽略空白
- “Terminals”必须命名为all caps（Terminals only reference literals，not other rules），例如
DET - “Rules”必须命名为全小写，例如
np - LHS（名称）和RHS用
:隔开 - 字符串文字必须用双引号引起来，例如
"man" - 也可以使用regex文本，它们用正斜杠分隔，例如
/the[a-z]{0,2}/。regex令牌的内容是使用假设'^{} 策略生成的，其中fullmatch=True。在 - 相邻的标记连接在一起，即
DET N表示DET，后跟N。在 |是交替的，所以"in" | "with"表示"in"或{}之一 ?表示可选，即"in"?表示{}为零次或一次。在 *即"in"*意味着{}应为零或多次。在 +即"in"+意味着{}被期望一次或多次。在 ~ <num>的确切意思是-<；num>；次。在~ <min>..<max>是一个范围，应介于-<；min>；-到-<；max>；次之间。在(和{}是分组的，可以使用上面的任何一个修饰语来量化这个组。在
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